Karrot ist eine hyperlokale, communitybasierte Peer-to-Peer-Marktplatz-App, mit der Nutzer Artikel mit anderen verifizierten Nutzern kaufen, verkaufen und tauschen können. Seit der Einführung in Südkorea im Jahr 2015 hat sich die Plattform auf globale Märkte ausgeweitet und zählt über 43 Millionen registrierte Nutzer. 

Nach der Einführung in Nordamerika stellten die Entwickler von Karrot fest, dass 30% der Nutzer in der Region eine nicht englische Gerätesprache wie Spanisch verwenden. Um die App zugänglicher zu machen, wollte das Team schnell und in großem Umfang eine nahtlose Übersetzungsfunktion in Karrot einführen. Die Entwickler stellten fest, dass die effizienteste Möglichkeit, hochwertige Übersetzungen zu implementieren, die Integration eines KI-Dienstes direkt in die App war. Daher wählten sie Firebase AI Logic und das zugehörige Android-SDK aus, um auf Gemini Flash Lite zuzugreifen. Dies führte zu einer höheren Kauf-Conversion bei nicht englischsprachigen Nutzern.

Gemini Firebase AI Logic einbinden

Das Team hat zunächst zwei Optionen auf dem Gerät getestet: das ML Kit Translation SDK und Gemini Nano. Beide hatten jedoch ihre Nachteile: ML Kit Translation entsprach nicht den Qualitätsanforderungen des Teams und für Gemini Nano musste der Nutzer die Modelldaten herunterladen, sofern sie nicht bereits auf dem Gerät vorhanden waren.

Das Team testete dann Firebase AI Logic. Durch den direkten Aufruf der Gemini API aus der App heraus lieferte Firebase AI Logic Genauigkeit in einer Geschwindigkeit, die einer natürlichen Konversationskadenz entsprach. 

Die Integration von Firebase AI Logic in die App war laut TaeGyu An, Android-Softwareentwickler im Mobile Platform-Team von Karrot, „bemerkenswert unkompliziert“. TaeGyu und sein Team nutzten die Dokumentation und Codebeispiele der Plattform, um in weniger als drei Stunden einen Proof of Concept zu erstellen. 

So konnte das Team mehr Zeit für die Optimierung von Prompts und die Suche nach optimalen Konfigurationswerten aufwenden. „Auch ohne viel Erfahrung mit dem Schreiben von Prompts war es dank der Anleitungen und Tipps in der offiziellen Dokumentation einfach, schnell die richtige Richtung für die Verbesserung der Übersetzungsqualität zu finden“, so WonJoong Lee, Android Software Engineer im North America Product Team von Karrot.

Dank des geringen Aufwands und der schnellen Bearbeitungszeit konnten die Entwickler die Entwicklungskosten niedrig halten und in nur zwei Wochen vom Proof of Concept zum Produktionscode übergehen – und das alles ohne Einrichtung eines dedizierten Backends. So blieb auch mehr Zeit, sich auf UX und Richtliniendesign zu konzentrieren, z. B. auf das Verhalten bei der Einwilligung und die Bedingungen für das Übersetzungsbanner.

Umsatz mit erweiterten KI-Funktionen steigern

Seit der Implementierung der Übersetzung mit Gemini und Firebase AI Logic hat das Karrot-Team eine höhere Conversion-Rate bei Käufen durch nicht englischsprachige Nutzer beobachtet. Das deutet darauf hin, dass die Übersetzungsfunktion zur Steigerung des Umsatzes beiträgt.

Von den Nutzern, die eine nicht englische Gerätesprache verwendet haben, hat jeder dritte, dem das Übersetzungsbanner angezeigt wurde, die Funktion aktiv genutzt. Das Team hat außerdem festgestellt, dass Käufer, denen die Übersetzungsfunktion angeboten wurde, 2,4-mal häufiger einen Chat mit einem Verkäufer gestartet haben als Käufer, denen die Funktion nicht angeboten wurde. 

Die Flexibilität und Einfachheit der Bereitstellung von Firebase AI Logic hat das Team dazu veranlasst, andere Funktionen zu untersuchen, um die Arbeitsabläufe der Entwickler zu vereinfachen. „Es ist schön, Funktionen zu entwickeln, die auf verschiedenen Android-Geräten skaliert werden können und gleichzeitig dazu beitragen, dass sich Menschen in ihrer Nachbarschaft vernetzen und austauschen können“, so TaeGyu.

Das Team plant, Server Prompt Templates zu implementieren, um Prompts nach der Veröffentlichung anzupassen, ohne eine neue Version der App bereitstellen zu müssen. In Kombination mit Remote Config sollte das Team so schneller iterieren und den Betriebsaufwand reduzieren können.

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